【摘 要】
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股票市场是金融市场中至关重要的角色,对于市场中的各方参与者不论是投资者或是经营者,都希望能够掌握公司的营业状况及发展情况,以此来进行投资选择和经营决策。营业收入的高低是衡量一个公司是否健壮的重要指标,因此在投资经营中对于营业收入的预测能力一定程度上影响了决策的成败。本文建立了四个预测模型来预测300家A股上市公司在2017年6月30日的二季度累计营业收入。阐述了所用的XGBoost模型、RF模型以
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股票市场是金融市场中至关重要的角色,对于市场中的各方参与者不论是投资者或是经营者,都希望能够掌握公司的营业状况及发展情况,以此来进行投资选择和经营决策。营业收入的高低是衡量一个公司是否健壮的重要指标,因此在投资经营中对于营业收入的预测能力一定程度上影响了决策的成败。本文建立了四个预测模型来预测300家A股上市公司在2017年6月30日的二季度累计营业收入。阐述了所用的XGBoost模型、RF模型以及SVR模型的相关理论及各自的应用情况。这三类模型都在分类和回归问题中广泛应用。本文基于原始的财务数据特征,创新地加入了市场数据特征,建立了 XGBoost和RF回归预测模型,通过这两个模型的预测得到了影响营业收入的主要的财务特征为营业支出、购买商品、接受劳务支付的现金、营业税金及附加等,并且上市公司的市值和交易额影响着营业收入,说明了上市公司的营业收入和股票市场有较大的关联,这两个模型的MAPE都在4%左右,预测效果良好。本文使用人工构造特征建立了基于预测营业收入季度增长率的SVR预测季度营业收入的回归模型,实验说明,此模型的预测结果优于前述两个模型,MAPE降低到3.1%。为了进一步提高模型的预测准确性且使模型有一定的解释性,本文创建了基于前述三个模型融合的组合模型,将前述三个模型的结果进行融合作为最终的预测结果,使得MAPE降到近1%。
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